• Convertir resultados estadísticos en tablas exportables.

• tidy() construye un df que resume la información contenida en un modelo.

• augment() añade columnas originales a los datos modelados, como predicciones.

• glance() construye un resumen de una línea del modelo.

library(broom)
lmfit <- lm(mpg ~ wt, mtcars)
summary(lmfit)

## 
## Call:
## lm(formula = mpg ~ wt, data = mtcars)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -4.5432 -2.3647 -0.1252  1.4096  6.8727 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)  37.2851     1.8776  19.858  < 2e-16 ***
## wt           -5.3445     0.5591  -9.559 1.29e-10 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 3.046 on 30 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.7528, Adjusted R-squared:  0.7446 
## F-statistic: 91.38 on 1 and 30 DF,  p-value: 1.294e-10

tidy(lmfit)

## # A tibble: 2 × 5
##   term        estimate std.error statistic  p.value
##   <chr>          <dbl>     <dbl>     <dbl>    <dbl>
## 1 (Intercept)    37.3      1.88      19.9  8.24e-19
## 2 wt             -5.34     0.559     -9.56 1.29e-10

head(augment(lmfit))

## # A tibble: 6 × 9
##   .rownames           mpg    wt .fitted .resid .std.resid   .hat .sigma  .cooksd
##   <chr>             <dbl> <dbl>   <dbl>  <dbl>      <dbl>  <dbl>  <dbl>    <dbl>
## 1 Mazda RX4          21    2.62    23.3 -2.28     -0.766  0.0433   3.07  1.33e-2
## 2 Mazda RX4 Wag      21    2.88    21.9 -0.920    -0.307  0.0352   3.09  1.72e-3
## 3 Datsun 710         22.8  2.32    24.9 -2.09     -0.706  0.0584   3.07  1.54e-2
## 4 Hornet 4 Drive     21.4  3.22    20.1  1.30      0.433  0.0313   3.09  3.02e-3
## 5 Hornet Sportabout  18.7  3.44    18.9 -0.200    -0.0668 0.0329   3.10  7.60e-5
## 6 Valiant            18.1  3.46    18.8 -0.693    -0.231  0.0332   3.10  9.21e-4

glance(lmfit)

## # A tibble: 1 × 12
##   r.squared adj.r.squared sigma statistic  p.value    df logLik   AIC   BIC
##       <dbl>         <dbl> <dbl>     <dbl>    <dbl> <dbl>  <dbl> <dbl> <dbl>
## 1     0.753         0.745  3.05      91.4 1.29e-10     1  -80.0  166.  170.
## # … with 3 more variables: deviance <dbl>, df.residual <int>, nobs <int>

lmfit1 <- lm(mpg ~ wt, mtcars)
lmfit2 <- lm(mpg ~ wt + drat, mtcars)
lmfit3 <- lm(mpg ~ wt + drat + hp, mtcars)

# Resumen eficiente

all_models <- rbind.data.frame(
  tidy(lmfit1) %>% mutate(model = 1),
  tidy(lmfit2) %>% mutate(model = 2),
  tidy(lmfit3) %>% mutate(model = 3))
all_models

## # A tibble: 9 × 6
##   term        estimate std.error statistic  p.value model
##   <chr>          <dbl>     <dbl>     <dbl>    <dbl> <dbl>
## 1 (Intercept)  37.3      1.88       19.9   8.24e-19     1
## 2 wt           -5.34     0.559      -9.56  1.29e-10     1
## 3 (Intercept)  30.3      7.32        4.14  2.74e- 4     2
## 4 wt           -4.78     0.797      -6.00  1.59e- 6     2
## 5 drat          1.44     1.46        0.989 3.31e- 1     2
## 6 (Intercept)  29.4      6.16        4.77  5.13e- 5     3
## 7 wt           -3.23     0.796      -4.05  3.64e- 4     3
## 8 drat          1.62     1.23        1.32  1.99e- 1     3
## 9 hp           -0.0322   0.00892    -3.61  1.18e- 3     3

• Paquetes para crear tablas coloridas y visualmente atractivas.

library(formattable)
library(kableExtra)

• Manejan múltiples formatos numéricos.

percent(c(0.1, 0.02, 0.03, 0.12))

## [1] 10.00% 2.00%  3.00%  12.00%

accounting(c(1000, 500, 200, -150, 0, 1200))

## [1] 1,000.00 500.00   200.00   (150.00) 0.00     1,200.00

• Otros como comma(), currency(), scientific()

mtcars[1:5, 1:4] %>%
  mutate(
    car = row.names(.),
    mpg = color_tile("white", "orange")(mpg),
    cyl = cell_spec(cyl, angle = (1:5)*60, 
                    background = "red", color = "white", align = "center"),
    disp = ifelse(disp > 200,
                  cell_spec(disp, color = "red", bold = T),
                  cell_spec(disp, color = "green", italic = T)),
    hp = color_bar("lightgreen")(hp)) %>%
  select(car, everything()) %>%
  kable(escape = F) %>%
  kable_styling("hover", full_width = F) %>%
  column_spec(5, width = "3cm") %>%
  add_header_above(c(" ", "Hello" = 2, "World" = 2))

df<-data.frame(
  id = 1:10, 
  name = c("Bob", "Ashley", "James", "David", "Jenny", "Hans", 
           "Leo", "John", "Emily", "Lee"),
  age = c(28, 27, 30, 28, 29, 29, 27, 27, 31, 30), 
  grade = c("C", "A", "A", "C", "B", "B", "B", "A", "C", "C"), 
  test1_score = c(8.9, 9.5, 9.6, 8.9, 9.1, 9.3, 9.3, 9.9, 8.5, 8.6), 
  test2_score = c(9.1, 9.1, 9.2, 9.1, 8.9, 8.5, 9.2, 9.3, 9.1, 8.8), 
  final_score = c(9, 9.3, 9.4, 9, 9, 8.9, 9.25, 9.6, 8.8, 8.7), 
  registered = c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, TRUE, TRUE, TRUE, FALSE, FALSE, FALSE),
  stringsAsFactors=FALSE)

formattable(df, 
            list(age = color_tile("white", "orange"),
                 grade = formatter("span", style = x ~ ifelse(x == "A", 
                        style(color = "green", font.weight = "bold"), NA)), 
                 area(col = c(test1_score, test2_score)) ~ normalize_bar("pink", 0.2), 
                 final_score = formatter("span", 
                        style = x ~ style(color = ifelse(rank(-x) <= 3, "green",
                        "gray")), x ~ sprintf("%.2f(rank:%02d)", x, rank(-x))), 
                 registered = formatter("span", 
                        style = x ~ style(color = ifelse(x, "green", "red")),
                        x ~ icontext(ifelse(x, "ok", "remove"), 
                        ifelse(x, "Yes", "No")))
                 ))

• Paquetes para producir documentos y presentaciones que incluyen elementos seamlessly.

• El output es en forma de html o pdf.

• Puede incluir el código con el formato de R y produce los gráficos on the fly (al vuelo).

• Cabezales

# H1

## H2

### H3

#### H4

##### H5

###### H6

• También funciona usar líneas.

======

------

• Énfasis

*italics* o _italics_ produce italics or italics.

**bold** o __bold__ produce bold or bold.

~~Strikethrough~~ produce Strikethrough

• Listas

1. First ordered list item

2. Another item

* Unordered list can use asterisks

- Or minuses

+ Or pluses

• Ligas

Ir a google

[Ir a google](https://www.google.com)

El código genérico es:

[El texto va aquí](https://www.el-enlace-va-aqui.com)

• Imágenes

</center> ![alt text]("image") </center>

Fórmulas

• Esto:

$-b \pm \sqrt{b^2 - 4ac} \over 2a$

• Imprime esto:

\(-b \pm \sqrt{b^2 - 4ac} \over 2a\)

Para construir web apps interactivas en R.

library(shiny)

runExample("01_hello")

• ¿Cómo generar la siguiente web app?

• ui se encarga de crear la parte interactiva de la aplicación.

ui <- fluidPage(

    # Título de la aplicación
    titlePanel("Old Faithful Geyser Data"),

    # Barra lateral con deslizador para seleccionar el número de compartimientos
    sidebarLayout(
        sidebarPanel(
            sliderInput("bins",
                        "Number of bins:",
                        min = 1,
                        max = 50,
                        value = 30)
        ),

        # Muestra un gráfico con la distribución generada
        mainPanel(
           plotOutput("distPlot")
        )
    )
)

• server se encarga de crear el servidor y mostrar los resultados.

# Define el servidor lógico requerido para dibujar un histograma

server <- function(input, output) {
    output$distPlot <- renderPlot({
      
        # Genera compartimientos según la entrada input$bins indicada en ui.R
        x    <- faithful[, 2]
        bins <- seq(min(x), max(x), length.out = input$bins + 1)

        # Dibuja el histograma con el número especificado de compartimientos
        hist(x, breaks = bins, col = 'darkgray', border = 'white')
    })
}

• Se combinan en una función que ejecuta la app.

# Corre la aplicación

shinyApp(ui = ui, server = server)

Estadística y Manejo de Datos con R (EMDR) por Marcos F. Rosetti S. y Luis Pacheco-Cobos se distribuye bajo una Licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional.